Искусственная нейронная сеть может предсказать результат спортивных игр? [закрытый]
var uniqueCount = ['a','b','c','d','d','e','a','b','c','f','g','h','h','h','e','a'];
// here we will collect only unique items from the array
var uniqueChars = [];
// iterate through each item of uniqueCount
for (i of uniqueCount) {
// if this is an item that was not earlier in uniqueCount,
// put it into the uniqueChars array
if (uniqueChars.indexOf(i) == -1) {
uniqueChars.push(i);
}
}
// after iterating through all uniqueCount take each item in uniqueChars
// and compare it with each item in uniqueCount. If this uniqueChars item
// corresponds to an item in uniqueCount, increase letterAccumulator by one.
for (x of uniqueChars) {
let letterAccumulator = 0;
for (i of uniqueCount) {
if (i == x) {letterAccumulator++;}
}
console.log(`${x} = ${letterAccumulator}`);
}
5 ответов
Еще во времена IBM XT я играл с условно-бесплатным программным обеспечением ANN, чтобы попытаться улучшить свои шансы в британских футбольных пулах. Это форма ставок, при которой вы пытаетесь предсказать, какие футбольные матчи завершатся вничью. Я присвоил каждой команде номер, затем тщательно проанализировал прошлые результаты и получил одну цифру для результата. По памяти это было 0 за победу на своем поле, 1 за победу на выезде и 2 за ничью. Каждый результат заносился в отдельную строку в обучающем файле. Затем я запускал обучающий файл через программу и генерировал настройки ИНС. Затем я просматривал следующие субботние матчи и вводил их в ИНС, а затем искал совпадения, предсказанные как ничьи.
По мере того, как шли недели, мои прогнозы ничьих определенно становились все более и более точными. Однако ...
1) XT был настолько медленным, что к Рождеству потребовалось 24 часа, чтобы сгенерировать настройки ИНС из обучающих данных. У меня действительно были дела поважнее с моим драгоценным (и дорогим) компьютером.
2) Хотя он лучше предсказывал ничьи, он не предсказывал достаточно, чтобы на самом деле выиграть деньги. Оглядываясь назад, я полагаю, что программа только что разработала, что «Манчестер Юнайтед» всегда будет побеждать Шеффилд Юнайтед. Это было больше футбольных знаний, чем у меня было, но недостаточно, чтобы выиграть деньги.
3) Ввод результатов в тренировочные данные и последующее формирование данных о предстоящих матчах отнимал у меня время, и, честно говоря, спорт утомляет меня. ] Так что я сдался и не стал миллионером.
Однако в наши дни ПК намного быстрее, и большая часть обучающих данных может быть извлечена из Интернета.
Я думаю, что это действительно все о данных, но нет конца тому, чем можно их кормить, чтобы быть более точным: победные / проигрышные серии, биоритмы игроков, настроение подруг игрока перед игрой, мелкие / серьезные травмы, которые они понесли. в недавнем прошлом экстра-спортивные события, которые беспокоят игроков и т. д. и т. д. и т. д.
Но я не думаю, что вы можете точно предсказать, какая команда с большей вероятностью выиграет, это было бы более или менее обоснованным предположением.
ИНС действительно хороши в сопоставлении с образцом и прогнозировании, так что да, Скорее всего, вы могли бы построить ИНС, которая будет делать то, что вы хотите.
Однако вам понадобится больше, чем просто соотношение побед / поражений команды, чтобы сделать ее действительно эффективной. Подайте ему статистику и для игроков. Для реальной эффективности постарайтесь включить информацию о ходе игры ... например, какие игроки стоят на линии для каждого матча (например, для футбола).
В конечном счете, самая большая проблема, с которой вы столкнетесь (помимо всей проблема "написания ИНС") получение данных, необходимых для его подачи.
Я столкнусь (помимо всей проблемы с "написанием ИНС") с получением данных, необходимых для его подачи. Я столкнусь (помимо всей проблемы с "написанием ИНС") с получением данных, необходимых для его подачи.I've done some stock market predictions with an AI and my conclusion is that it is not very hard to make an AI that gets good results with the historical data. Making winning transactions in the future is a different ballgame.
My belief is that the unpredictability of an event is due to lack of information and understanding...If you have all the knowledge, then yes it could be done. Or, the more knowledge you have, the better it can be done.
So in theory, the answer is yes.
However, in practice, you can get a PhD and have a whole career working on this question and you still may not succeed.